Nghiên cứu của Thạc sĩ Khoa học Giáo dục Elise Vanaubel tại Đại học Liège (Bỉ) cho thấy phần lớn giảng viên tham gia khảo sát đều xuất phát từ một nhận định chung: AI đã và đang được sinh viên sử dụng rộng rãi, dù mức độ và cách thức không đồng đều. Trong khi một bộ phận sinh viên tỏ ra thành thạo và thường xuyên sử dụng AI, vẫn có những người thận trọng, thậm chí lo ngại trước công cụ này. Tuy nhiên, chính sự hiện diện ngày càng rõ nét của AI đã buộc giảng viên phải xem xét lại các hình thức tổ chức dạy học và kiểm tra, đánh giá.
Một trong những điều chỉnh đáng chú ý là thay đổi cách thức đánh giá kết quả học tập. Trước khả năng AI có thể tạo ra các bài viết mạch lạc và có cấu trúc, một số giảng viên lựa chọn quay lại hình thức thi tập trung tại lớp, như viết tay hoặc vấn đáp, nhằm đánh giá trực tiếp mức độ hiểu bài và khả năng lập luận của sinh viên. Một số khác vẫn duy trì bài luận hoặc bài tập dài hạn, song điều chỉnh yêu cầu theo hướng chú trọng quá trình thực hiện, cách hình thành ý tưởng và năng lực phân tích, thay vì chỉ tập trung vào sản phẩm cuối cùng.
Cùng với đó, tính minh bạch được đặt lên hàng đầu. Nhiều giảng viên yêu cầu sinh viên khai báo việc có sử dụng AI trong quá trình làm bài, coi đây là một phần của quy định học thuật. Theo các giảng viên, việc này không nhằm kiểm soát hay xử phạt, mà để làm rõ ranh giới giữa hỗ trợ kỹ thuật và sự thay thế tư duy cá nhân. Trên thực tế, việc tổ chức đánh giá cũng phụ thuộc nhiều vào quy mô lớp học, do các hình thức như vấn đáp hay thảo luận sâu sẽ gặp khó khăn khi số lượng sinh viên quá đông.
Bên cạnh đánh giá, phương pháp giảng dạy cũng được điều chỉnh theo nhiều cách khác nhau. Theo nghiên cứu, các giảng viên cởi mở với AI có thể chia thành hai xu hướng chính. Một nhóm không đưa AI thành nội dung thảo luận trực tiếp trên lớp, thường áp dụng với các môn học nặng về lý thuyết và được đánh giá tập trung. Nhóm này cho rằng việc sinh viên sử dụng AI để ôn tập hoặc hỗ trợ hiểu bài không ảnh hưởng lớn đến mục tiêu đào tạo, miễn là các kỳ thi vẫn phản ánh đúng năng lực cá nhân.
Ngược lại, một nhóm giảng viên khác chủ động đề cập đến AI trong giảng đường. Theo họ, việc né tránh AI có thể dẫn đến tâm lý sử dụng không minh bạch, khiến sinh viên khó xác định đâu là giới hạn được chấp nhận. Vì vậy, các giảng viên này đưa ra những hướng dẫn cụ thể, cho phép sinh viên dùng AI để chỉnh sửa câu chữ hoặc hỗ trợ hình thức trình bày, nhưng không được thay thế quá trình tư duy, phân tích và lập luận. Một số giảng viên còn sử dụng chính sản phẩm do AI tạo ra làm tư liệu giảng dạy, yêu cầu sinh viên so sánh, chỉ ra điểm mạnh, điểm yếu và những sai lệch có thể xảy ra.
Các giảng viên tham gia nghiên cứu đều đánh giá tác động của AI mang tính hai mặt. Ở khía cạnh tích cực, AI giúp sinh viên vượt qua rào cản ban đầu khi làm bài, hỗ trợ cấu trúc ý tưởng và tiếp cận nhanh các khái niệm phức tạp. Tuy nhiên, rủi ro lớn nhất được nhắc đến không phải là gian lận trong thi cử, mà là nguy cơ sinh viên giảm nỗ lực tư duy, quá phụ thuộc vào công cụ. Do đó, mục tiêu chính của giảng viên không phải là loại bỏ AI khỏi giảng đường, mà là duy trì và bảo vệ không gian cho tư duy độc lập.
Điểm chung của những giảng viên không bài trừ AI là thái độ cởi mở trước thay đổi và sẵn sàng thử nghiệm. Phần lớn trong số họ không được đào tạo bài bản về AI, mà tự học thông qua thực tiễn giảng dạy, trao đổi với đồng nghiệp và điều chỉnh dần theo phản hồi của sinh viên. Quá trình này được mô tả là mang tính thử – sai, song cần thiết trong bối cảnh công nghệ phát triển nhanh hơn các khung quy định truyền thống.
Chính Thạc sĩ Elise Vanaubel cũng áp dụng cách tiếp cận tương tự trong nghiên cứu của mình. Khi sử dụng AI để hỗ trợ phân tích dữ liệu phỏng vấn, bà coi đây là công cụ bổ trợ nhằm mở rộng góc nhìn, chứ không thay thế việc đối chiếu với dữ liệu gốc. Theo bà, việc thực hành sử dụng AI một cách có kiểm soát và phản biện cũng là một hình thức định hướng giảng viên và sinh viên trong bối cảnh mới.
Nghiên cứu được thực hiện tại LabSet và được trao giải thưởng Philippe Maystadt của Viện Nghiên cứu và Giáo dục Đại học của Bỉ (ARES) cho thấy một xu hướng rõ ràng rằng trước sự lan tỏa của AI, giảng viên đại học đang từng bước điều chỉnh phương pháp dạy và đánh giá, hướng tới việc khai thác mặt tích cực của công nghệ, đồng thời hạn chế những tác động tiêu cực đối với chất lượng đào tạo.
